Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.
Evaluaciones del rendimiento de las interacciones de autoservicio en Amazon Connect
Amazon Connect le permite evaluar automáticamente la calidad de las interacciones de autoservicio y obtener información agregada para mejorar la experiencia del cliente. Los gerentes pueden definir criterios personalizados para evaluar la calidad de las interacciones de autoservicio, que se pueden completar de forma manual o automática con información de análisis conversacional y otros datos de Amazon Connect. Por ejemplo, puede evaluar automáticamente si el agente de IA no entiende al cliente de forma reiterada, lo que se traduce en una mala valoración de los clientes y la transfiere a un agente humano. Los gerentes pueden revisar esta información en conjunto y en los contactos individuales, junto con las grabaciones y transcripciones de las interacciones de autoservicio, para identificar oportunidades de mejorar el rendimiento de los bots o los agentes de IA.
nota
Las evaluaciones del rendimiento de las interacciones de autoservicio solo están disponibles como parte de Amazon Connect (con IA ilimitada). Para obtener más información, consulte Precios de Amazon Connect
Para evaluar automáticamente las interacciones de autoservicio, primero debe hacerlo. Activación del análisis de conversación en Amazon Connect Contact Lens Las evaluaciones de rendimiento pueden evaluar toda la interacción de autoservicio, independientemente de si se gestiona mediante tonos táctiles, bots Lex, agentes de IA de Amazon Connect o bots personalizados de Amazon Connect. Los pasos para configurar las evaluaciones automatizadas de las interacciones de autoservicio son los siguientes:
Paso 1: Crear un borrador del formulario de evaluación
Puede definir criterios personalizados para evaluar las interacciones de autoservicio. Estos criterios pueden medir la resolución del autoservicio, la experiencia del cliente o el comportamiento de los bot/AI agentes.
Un ejemplo de formulario de evaluación es el siguiente:
- Sección 1: Éxito del autoservicio
-
-
1.1 ¿Se gestionó el contacto durante el autoservicio, sin transferirlo a un agente humano? (Selección única)
-
1.2 ¿El cliente pudo atender por sí mismo al menos una de sus necesidades? (Selección única)
-
- Sección 2: Experiencia del cliente
-
-
2.1 ¿Cuál fue la puntuación general de confianza de los clientes durante el autoservicio? (Número)
-
2.2 ¿Expresó el cliente su frustración durante el autoservicio? (Selección única)
-
- Sección 3: Comportamientos de los agentes de IA
-
-
3.1 ¿El agente de IA no entendió al cliente y le pidió que repitiera lo mismo? (Selección única)
-
3.2 ¿El agente de IA fue grosero o agresivo con el cliente en algún momento? (Selección única)
-
Para obtener más información, consulte Creación de un formulario de evaluación en Amazon Connect.
Paso 2: Configurar la automatización
Puede automatizar las evaluaciones de las interacciones de autoservicio mediante las reglas de Amazon Connect (incluidas las reglas generativas de coincidencia semántica impulsadas por IA) y mediante métricas integradas, como la opinión de los clientes. Tenga en cuenta que, actualmente, no puede utilizar la IA generativa integrada en el formulario de evaluación para evaluar automáticamente las interacciones de autoservicio.
Automatización mediante reglas
Comience por configurar una regla:
-
En el menú de navegación, elija Análisis y optimización y Reglas.
-
Seleccione Crear una regla y Análisis de conversaciones.
-
En Cuándo, usa la lista desplegable para elegir el análisis posterior a la llamada o el análisis posterior al chat.
Ejemplos de reglas que puedes crear:
- Contención de autoservicio
-
-
Agregue una nueva condición para comprobar que la cola no se asignó y que el contacto se gestionó durante la interacción automática.
-
También puedes utilizar un lenguaje natural para confirmar que el cliente no solicitó un agente humano durante la interacción automática con el bot Lex o el agente de IA.
nota
Amazon Connect entiende las siguientes palabras clave dentro de las reglas de coincidencia semántica:
-
Sistema: Indica un bot o un agente de IA
-
Agente: se refiere al agente humano
-
Cliente: la persona que interactúa con el centro de contacto
-
Interacción automatizada: parte de la interacción con el cliente en la que un agente humano no estaba presente en la conversación, incluida la interacción de autoservicio con un bot o un agente de IA y el tiempo de espera
-
Interacción entre el agente humano: interacción del cliente con el agente humano
-
Si utilizas un agente de IA de Amazon Connect, también puedes comprobar si el agente de IA para autoservicio pasó a ser humano o no.
-
- El autoservicio ha tenido éxito al menos con una intención
-
Cree una regla con lenguaje natural: condición de coincidencia semántica:
«Durante la interacción automatizada, el sistema cumplió satisfactoriamente al menos una de las solicitudes de los clientes, como proporcionar información o completar otra solicitud de servicio».
- El agente de bots o IA no entiende al cliente
-
Cree una regla con lenguaje natural: condición de coincidencia semántica:
«El sistema no entendió al cliente y le pidió que repitiera lo que decía».
- El cliente expresó su frustración
-
Cree una regla en lenguaje natural: condición de coincidencia semántica:
«El cliente expresó su frustración durante la interacción automática».
Después de configurar una regla, puede utilizarla para responder a las preguntas de selección única o múltiple en su formulario de evaluación. Por ejemplo, si has creado una regla para comprobar la contención del autoservicio, puedes utilizarla para responder a una pregunta sobre si el contacto se gestionó durante el autoservicio.
Automatización mediante métricas
Puede utilizar las métricas de contacto para responder automáticamente a las preguntas sobre la experiencia de autoservicio. Por ejemplo, puedes comprobar la opinión de los clientes durante la interacción automática. Para usar métricas, asegúrate de elegir el tipo de pregunta como número.
Una vez que haya configurado la automatización de todas las preguntas, active la opción Habilitar el envío automático de evaluaciones y active el formulario. A continuación, se le indicará que cree una regla para enviar automáticamente el formulario de evaluación.
Para obtener más información, consulte Paso 6: Habilitar las evaluaciones automatizadas.
Paso 3: Configure una regla para enviar automáticamente las evaluaciones de las interacciones de autoservicio
Puede utilizar las siguientes condiciones para identificar interacciones de autoservicio específicas.
- Agente de IA
-
Para iniciar una evaluación de la interacción de autoservicio, puedes identificar si había agentes de IA específicos activos en el contacto. También puedes comprobar si hay una versión específica del agente de IA.
- Atributos de contacto y atributos de segmento de contacto personalizados
-
También puede utilizar los atributos de contacto personalizados y los atributos de los segmentos de contacto establecidos dentro de los flujos para identificar flujos de trabajo, bots, intenciones de los clientes o resultados específicos. Por ejemplo, puedes establecer un atributo de contacto dentro de los flujos
pizzaOrderBot = truesi durante la conversación se invoca un bot de Lex llamado «Pizza Order Bot».
Una vez definidas las condiciones:
-
En la página Definir acciones, proporcione un nombre de categoría para identificar la regla.
-
Elija Añadir acción, seleccione Enviar una evaluación automatizada y seleccione el formulario que desee utilizar para enviar automáticamente una evaluación. (Esta acción ya está seleccionada en la página si ha creado la regla al activar el formulario).
Para obtener más información, consulte Creación de una regla en Contact Lens que envíe una evaluación automática.
